생육기간중 여러 지점의 일별 기상자료에 의해 작물모형을 구동시킴으로써 벼 생육상황의 지역변이를 용이하게 감시할 수 있는 농업기상학적 작황진단기법을 경기도내 168개 읍면에 적용하였다. 기상, 토양, 재배관리 및 품종정보를 각 읍면별로 미리 준비하였다. 모형은 조생종 및 중생종 벼 특성을 갖도록 조정된 CERES-rice로서 예비실험 결과 출수기와 생리적 성숙기 예측은 적절한 것으로 나타났고, 수량은 약간 과다추정이었다. 1997년 기상자료를 이용하여 경기도 내 각 읍면별 정조수량을 추정한 다음 재배면적 가중평균을 구해 이를 시군별로 통합하여 농림부 쌀 생산량 조사자료와 비교하였다. 생육모의에 의한 시군별 단위면적당 수량 추정값의 RMSE는 1035.9였다. 최근 9년간 평균수량에 대한 1997년의 상대수량을 계산한 결과 농림부 자료에 의해 수량증가로 판정된 26개 시군 가운데 22개에서 동일한 경향을 얻었다.
대표적인 이차 비선형 광학 물질인 곁가지형 NPP(N-(4-nitrophenyI)-(L)-prolinol) 고분자 박막을 스핀코팅으로 제작하였다. 위상변조방식의 분광타원해석기를 사용하여 코로나 특성배향법으로 온도와 전기장을 변화시켜가며 실시간으로 타원해석 스펙트럼을 측정하였다. 광투과영역에서의 타원해석상수를 모델링분석하여 박막의 두께를 구하였고, 광합수영역에서는 타원해석상수의 역방계산을 통해 굴절율과 소광계수를 구하였다. 분광광도계를 사용하여 배향 전후 각각의 상태에 따른 광 투과율 스펙트럼을 측정한 후 이를 되먹임 관계식에 적용하여 구한 소광계수가 분광타원해석법으로 결정한 결과와 일치함을 확인하였다. 또한 두께가 비교적 얇은 시료의 타원해석 스펙트럼을 코로나배향 전후에 걸쳐 분석한 후 시료 면에 수직한 수직 복소굴절율과 시료 면에 평행한 수평 복소굴절율을 각각 결정하였다. 이 수직과 복소굴절율을 기준데이터로 사용하고 모델링 과정을 적용하여 배향의 각 단계별로 유효 수직조성비를 결정하여 두꺼운 고분자 박막의 배향된 정도를 정량화하는 분석모델을 제시하였다.
인산염 폐수와 불소폐수를 대상으로 각각 $La^{3+}$를 주성분으로 하는 희토수처리제와 조염화희토화합물로 제조된 수처리제를 적용하는 방안을 검토하였다. $La^{3+}$의 인산염 농도 대비 투입몰비에 따른 인산염의 제거양상을 조사한 결과, 투입몰비 0.25에서 약 50% 정도의 인산염이, 그리고 투입몰비 0.5 에서 대부분의 인산염이 제거되는 결과를 보였다. 희토수처리제에 의한 인산염 인의 제거반응은 평형에 신속히 도달하였으며, 온도증가에 따라 인산염의 제거율이 다소 감소하는 경향이 관찰되어 발열반응의 특성을 나타내었다. 희토-인산 결합체의 제타전위는 pH 5.5를 경계로 그 이하에서는 양의 값을, 그리고 그 이상에서는 음의 값을 가지는 것으로 파악되었으며 pH에 따른 제타전위 절대치의 증감과 탁도의 증감은 유사한 경향으로 변화하였다. 불소폐수에 대한 조염화희토 수처리제의 적용에 있어서는 수처리제의 투입량 중가에 따른 잔류불소 농도의 감소 및 탁도와 생생슬러지량의 증대현상이 관찰되었으며, 수처리제의 투입량이 고정된 상태에서 응집제량의 변화에 따른 불소처리효과에 대한 검토에서는 응집제의 주입량이 증가됨에 따라 잔류불소량 및 탁도는 감소하고 슬러지 발생량은 증가하는 경향이 파악되었다.
Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.
해양환경관측정보시스템은 수온, 클로로필, 부유물 등 해양정보 요소를 위성영상 이미지을 기반으로 하여 수요자에게 공급하고 있다. 본 연구에서는 수요자의 관심지역에서 발생하는 해양환경정보를 위성영상 이미지가 아닌 가독성과 경량화를 고려한 계층화된 문자(수치)정보형태로 가공하여 전달하는 시스템을 설계하고자 한다. 우리나라 해양환경관측 기관에서 생산되는 데이터는 관측위치가 우리나라 전 연안에 분포되어 있으나 공간(위치)적 범위가 특정관심지역과 많이 이격되어 있는 경우 거리적이나 시 공간적 제약으로 인하여 자료의 정확성과 최신성을 보장 할 수 없다. 따라서 현장관측과 해양위성영상의 차이를 해소할 수 있는 융 복합적 운영을 필요로 하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 위성영상정보의 직관적 이해를 도모하기 위해서 관심지역의 해양환경정보를 문자(수치)화하고, 위성영상 밴드값을 계층화된 문자로 가공하여 송수신데이터의 절대량을 최소화하고 이를 서비스하는 활용기술과 아울러 다양한 관측분야를 다변화한 관심항목과 유연하게 확장 연계될 수 있도록 모듈형 위치기반 관심정보 서비스 방안을 연구한다.
감귤의 품질은 일반적으로 당도와 산도로 결정된다. 특히, 당도는 감귤의 맛을 결정하기 때문에 매우 중요한 요소이다. 현재 농가에서 가장 많이 사용하는 감귤 당도 측정 방법은 휴대용 착즙당도계 및 비파괴당도계로 측정하는 방식이다. 이 방법은 개인이 손쉽게 측정 가능한 방법이지만, 감귤농협 정식기계보다 당도수치의 정확성이 떨어지며 특히 0.5 Brix 이상 오차 차이가 발생해 현장에서 사용하기에는 아직 많이 부족하다. 또한, 현재 시점의 측정이지 예측 측정이 아니다. 그래서 본 논문에서는 기존 수집된 감귤 당도 값과 기상 데이터(평균 온도, 습도, 강우량, 일사량, 평균 풍속)을 기반으로 측정되지 않은 날짜의 감귤 당도를 0.5 Brix 이하 오차범위 내에서 예측하는 AI 모델을 제안했다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 예측 모델이 제주 성산 지역에 대해서는 절대 평균 오차가 0.1154, 하원 지역에 대해서는 0.1983인 것을 확인했다. 마지막으로 제안한 모델은 0.5 Brix 이하 오차 차이를 지원하며, 예측 측정을 지원하는 기술이기에 그 활용성에 있어 진보성이 매우 높을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 온도조건 별로 밀도요동 초임계 유체를 이용하여 추출한 대마종자 추출물의 수율 측정과 생리활성능을 평가하고, 리포좀 제형으로 난용성 추출물의 용해를 가능하게 하여 경피투과도를 증진시키는 데 있다. 수율 측정 결과, 60℃로 추출한 대마종자가 가장 높게 나타났고, 항산화 실험에서 total polyphenol content assay, DPPH radical scavenging assay, ABTS+ radical scavenging assay 결과, 최고농도에서 45℃ 추출물의 폴리페놀 함량과 radical 소거능이 가장 크게 나타났다. 항균실험 결과, P ropionibacteium acnes 균주에서만 clear zone이 나타났다. 추출물을 3차 정제수에 용해시킨 제형보다 리포좀으로 캡슐화한 제형에서 particle size의 감소와 zeta potential의 절댓값 증가를 확인하여 제형 안정성을 확인하였고, 경피투과도의 증진 또한 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 난용성인 초임계 대마종자 추출물을 화장품의 기능성 천연물 소재로써 활용 가능성을 확인하였다.
오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24℃ 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.
본 연구에서는 서로 다른 동결조건 및 방법에 따른 우육 및 tylose의 단순하며 간편한 동결시간을 예측할 수 있는 모델을 모색하기 위하여 23개의 실험데이터를 이용하여 시료의 초기온도$(X_1)$, 시료의 두께$(X_2)$와 시료의 초기빙결점에서 동결매체 온도사이의 차의 역수$(X_3)$ 및 표면열전달계수의 역수$(X_4)$를 독립변수로 하고 동결시간(Y)을 종속변수로 설정하여 다중회귀 분석을 실시한 결과, $Y_{tylose}=3.45X_1+7642.84X_2+4642.67X_3+2946.89X_4-431.33\;(R^2=0.9568)$ 및 $Y_{beef}=0.68X_1+7568.98X_2+2430.78X_3+3293.26X_4-299.00\;(R^2=0.9897)$의 방정식을 구하였다. 본 모델은 Cleland & Earle와 Hung & Thompson의 모델과 마찬가지로 평균절대오차는 10% 수준으로, Plank, Nagaoka 및 Pham의 모델보다 정확함과 아울러 매우 간편함을 보여 주었다. 또한, 우육 및 tylose의 $6{\sim}7^{\circ}C$ 범위에서의 열확산율은 $4.43{\times}10^{-4}m^2/hr$ 및 $4.39{\times}10^{-4}m^2/hr,\;-10{\sim}-12^{\circ}C$에서의 열확산율은 $2.42{\times}10^{-3}m^2/hr$ 및 $3.32{\times}10^{-3}m^2/hr$로 측정되었고, tylose 및 우육의 빙결점은 각각 $-0.6^{\circ}C$ 및 $-1.2^{\circ}C$로 나타났다. 그리고 표면열전달계수는 송풍식에서 무포장시 $20.57\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 포장시는 $16.11\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 과 Al-foil로 포장한 경우에는 $13.07\;W/m^2^{\circ}C$로 계산되었으며, 침지식은 송풍식보다 냉각속도가 약 10배 이상 빠르게 나타났다.
본 연구에서는 육상 수조에서 중간 양성 시 공급되는 상업용 북방전복 배합사료를 저수온이 유지되는 동계기간에 공급량을 다르게 할 시 성장특성을 조사하였다. 실험어는 1년생 전복치패 (평균 각장 $29.14{\pm}2.56mm$, 중량 $2.9{\pm}0.6g$) 를 사용하였으며, 실험구는 총체중에 대한 일일 먹이공급율 (the daily feeding rate about total weight, DFW) 을 각 수조에 수용된 실험전복 치패 (250 마리) 총체중의 0.75%, 1.50%, 2.25%. 3.00%. 3.75%, 4.50%로 공급되도록 총 6개 구간을 설정 (0.75 DFW, 1.50 DFW, 2.25 DFW, 3.00 DFW, 3.75 DFW, 4.5 DFW) 하였으며, 실험구는 모두 2반복으로 실시되었다. 실험기간인 동계기간에 평균수온은 $9.7{\pm}3.27^{\circ}C$이었으며. 월별 각장과 각장 성장률 (AGRSL) 및 순간성장률 (SGRSL) 은 1월에는 1.50 DFW 와 2.25 DFW, 3.75 DFW 가 0.75 DFW, 3.00 DFW 보다 유의적으로 높았으며 (P < 0.05), 월별 체중변화 3월에 3.75 DFW 가 모든 실험구보다 유의적으로 높았고 (P < 0.05), 월별 중중률변화에서는 3.75 DFW 가 실험구보다 0.75 DFW 와 1.50 DFW 보다 유의적으로 높았다 (P < 0.05). 열단위성장계수 (TGC) 에서는 1월부터 급격히 낮아졌으며, 3.75 DFW 가 모든 실험구보다 높은 값을 보였다, 1월에는 3.75 DFW 가 0.75 DFW, 1.50 DFW 보다 높았으며 (P < 0.05), 다른 실험구와 유의적 차이는 없었다. 2월에는 3.75 DFW 가 2.25 DFW, 4.50 DFW 를 제외한 모든 실험구보다 유의적으로 높았고 (P < 0.05), 3월에는 3.75 DFW 가 4.50 DFW 를 제외한 모든 실험구보다 높았다 (P < 0.05). 월별 사료효율에서는 12월에 0.75 DFW 가 모든 실험구보다 유의적으로 높았으나 (P < 0.05), 이후 1월을 제외한 2월과 3월에는 모든 실험구간 유의적 차이는 없었다. 따라서, 본 연구에서는 북방전복 치패를 육상수조에서 동계기간 내 사육 시 상업용 배합사료는 일정량 이상을 공급하는 것이 육중량을 유지 또는 일부 증가시킬 수 있으며, 향후 동계기간의 사료공급율에 따른 육중량의 변화가 수온상승기에 가져올 수 있는 성장 변화를 연결하여 조사할 필요가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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